一种改进的支持向量机的文本分类算法

在文本分类中,应用支持向量机(SVM)算法能使分类在小样本的条件下具有良好的泛化能力.但支持向量机的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.为提高支持向量机算法的性能,提出了一种采用免疫算法对支持向量机参数进行优化的文本分类算法(IA-SVM).算法减少了对支持向量机参数选择的盲目性,提高了SVM的预测精度.实验表明,IA-SVM算法在文本分类问题上明显提高了分类正确牢,学习速度也有提高.     

一种改进的SVM回归估计算法

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法.目前,如何设计快速有效的回归估计算法仍然是支持向量机实际应用中的问题之一.文中对标准SVM回归估计算法加以改进,提出一种改进的SVM回归估计算法,并从学习速度和回归估计精度两个方面对提出的改进的SVM回归估计算法与标准SVM回归估计算法进行了比较.实验结果表明,在学习速度与回归估计精度之间取折衷时,文中提出的回归估计算法自由度更大.     

基于模糊C-均值聚类的支持向量机

支持向量机针对大规模数据集学习问题的处理需要耗费很长的时间,提出一种数据预处理的方法对学习样本进行聚 类,以此为基础得到一种模糊支持向量机.计算机仿真结果表明提出的SVM算法与传统的SVM训练算法相比,在不降低分 类精度的情况下,大大缩短了支持向量机的学习训练时间.     

改进的用于回归估计的支持向量机学习算法

该文对用于回归估计的标准支持向量机(SVM)加以改进,提出了一种新的用于回归估计的支持向量机学习算法。实验表明,这种新的学习算法在精度上与标准支持向量机算法完全相同,而在学习速度上明显优于标准学习算法。     

基于中心距离比值的增量支持向量机

研究了支持向量、中心距离比值、边界向量以及增量学习之间的关系,提出了基于中心距离比值的增量支持向量机。与传统方法相比,基于中心距离比值的增量支持向量机有效的利用了中心距离比值,解决了CDRM+SVM的阈值选取问题;且适合于增量学习;从而在保证了支持向量机的分类能力没有受到影响的前提下提高了支持向量机的训练速度。     

通过迭代学习简化支持向量机决策函数

支持向量机经过实践证明在小样本的情况下具有良好的泛化能力。但是在手写体数字识别的实验中,支持向量机被发现其在分类阶段的速度明显比神经网络要慢,因此在不影响支持向量机泛化能力的前提下简化支持向量机的决策函数。从而提高SVM的分类速度是很有意义的研究。利用迭代学习的方法来简化支持向量机的决策函数,实验证明本文的方法能够极大的简化SVM的决策函数,该方法易于实施。     

一种改进的SVM回归估计算法

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法。目前,如何设计快速有效的回归估计算法仍然是支持向量机实际应用中的问题之一。文中对标准SVM回归估计算法加以改进,提出一种改进的SVM回归估计算法,并从学习速度和回归估计精度两个方面对提出的改进的SVM回归估计算法与标准SVM回归估计算法进行了比较。实验结果表明,在学习速度与回归估计精度之间取折衷时,文中提出的回归估计算法自由度更大。     

一种快速支持向量机增量学习算法

经典的支持向量机(SVM)算法在求解最优分类面时需求解一个凸二次规划问题,当训练样本数量很多时,算法的速度较慢,而且一旦有新的样本加入,所有的训练样本必须重新训练,非常浪费时间.为此,提出一种新的SVM快速增量学习算法.该算法首先选择那些可能成为支持向量的边界向量,以减少参与训练的样本数目;然后进行增量学习.学习算法是一个迭代过程,无需求解优化问题.实验证明,该算法不仅能保证学习机器的精度和良好的推广能力,而且算法的学习速度比经典的SVM算法快,可以进行增量学习.     

提高支持向量机训练速度的CM-SVM方法

针对支持向量机在大规模样本学习时,学习速度慢,需要存储空间大等问题,提出了一种将支持向量机方法与C均值方法结合的CM-SVM方法。在该方法中,先采用C均值方法对训练样本集进行聚类,然后依据聚类域中样本的类型特点确定样本的约简方式。仿真图像实验结果表明,CM—SVM方法提高了支持向量机的学习速度,同时支持向量机的分类精度几乎没有降低,表现出较好的样本约简性能。     

混沌粒子群算法对支持向量机模型参数的优化

研究支持向量机模型优化问题,支持向量机的参数选择决定了其学习性能和泛化能力,由于在参数的选择范围内可选择的数量很多,在多个参数中进和盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难得到最优参数.常用的支持向量机优化方法有遗传算法、粒子群算法都存在易陷入局部极值,优化效果较差.为解决支持向量机参数寻优问题,提出一种基于混沌粒子群的支持向量机参数选择方法.将混沌理论引入粒子群优化算法中,从而提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而有效地提高了PSO算法的收敛速度和精度,得了优化支持向量机模型.并以信用卡案例数据作为研究对象进行了仿真,实验结果表明,混沌粒子群优化的SVM分类器比传统算法优化的SVM分类器的精度高和更高的效率,应用效果好.